Fugu-MT 論文翻訳(概要): Private Linear Regression with Differential Privacy and PAC Privacy

論文の概要: Private Linear Regression with Differential Privacy and PAC Privacy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02578v1
Date: Tue, 03 Dec 2024 17:04:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:46:48.560968
Title: Private Linear Regression with Differential Privacy and PAC Privacy
Title（参考訳）: 差分プライバシとPACプライバシを備えたプライベートリニア回帰
Authors: Hillary Yang,
Abstract要約: 既存のプライバシを保存する線形回帰法は、よく確立された差分プライバシーの枠組みに依存している。 PACプライバシーはこの文脈ではまだ調査されていない。差分プライバシとPACプライバシでトレーニングされた線形回帰モデルを、3つの実世界のデータセットで比較する。
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Abstract: Linear regression is a fundamental tool for statistical analysis, which has motivated the development of linear regression methods that satisfy provable privacy guarantees so that the learned model reveals little about any one data point used to construct it. Most existing privacy-preserving linear regression methods rely on the well-established framework of differential privacy, while the newly proposed PAC Privacy has not yet been explored in this context. In this paper, we systematically compare linear regression models trained with differential privacy and PAC privacy across three real-world datasets, observing several key findings that impact the performance of privacy-preserving linear regression.
Abstract（参考訳）: 線形回帰は統計解析の基本的なツールであり、証明可能なプライバシ保証を満たす線形回帰手法の開発を動機付け、学習したモデルが構築に使用するデータポイントについてほとんど明らかにしないようにしている。既存のプライバシ保存線形回帰手法の多くは、よく確立された差分プライバシーの枠組みに依存しているが、新たに提案されたPACプライバシーは、この文脈ではまだ検討されていない。本稿では,3つの実世界のデータセット間で差分プライバシーとPACプライバシで訓練された線形回帰モデルを体系的に比較し,プライバシ保存線形回帰のパフォーマンスに影響を及ぼすいくつかの重要な知見を観察する。

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